Visualisierungs- und Analysemethode der Defektmanifestation in elektromechanischen Geräten

Diese Studie konzentriert sich auf das Problem der Diagnose elektromechanischer Geräte und zielt darauf ab, deren Ausfälle zu verhindern, indem versteckte Anzeichen von Defekten in diagnostischen Signalen rechtzeitig erkannt werden. In diesem Papier wird die Möglichkeit untersucht, Systeme zu verbessern, deren Geräteüberwachung auf der Messung und Analyse des diagnostischen Signals von Vibration oder Motorstrom beruht. Die Fourier-Reihendekomposition zur Verarbeitung komplexer Signale ist nicht immer effektiv, da der Beitrag von Harmonischen, die den spezifischen Effekt des Defekts widerspiegeln, geringer ist als der von nicht-spezifischen Harmonischen und mit dem Einfluss von Rauschen vergleichbar ist. Es wurde vorgeschlagen, die Methode der singulären spektralen Analyse zur Visualisierung und Analyse der Regelmäßigkeiten der Defektmanifestationen anzuwenden. Es ist sinnvoll, den klassischen Algorithmus dieser Methode durch den Vergleich des analysierten Eigenwertspektrums, das dem Betriebszustand entspricht, zu ergänzen. Die Erkennung versteckter Defekte beinhaltet erstmals die Analyse von ursprünglichen Datenprojektionen in den Richtungen der singulären Basis, die Abweichungen unter dem Einfluss des Defekts widerspiegeln. Numerische und Feldexperimente bestätigen die Möglichkeit, vergleichsweise schwache Generationen zu analysieren, die für die Identifizierung des Gerätezustands wesentlich sind. Die Experimente demonstrieren die Möglichkeit einer rechtzeitigen Defekterkennung durch Vorverarbeitung, wenn die Wahrscheinlichkeit der Defekterkennung mit der Frequenzmethode nahe null liegt. Somit ist der Ansatz zur rechtzeitigen Erkennung von Gerätedefekten und zur angemessenen Entscheidungsfindung zur Verwaltung des Zustands gerechtfertigt. Doi: 10.28991/ESJ-2024-08-04-04 Volltext: PDF